【 後編：データサイエンティストが切り拓く未来 】（3/4）

激増するデータ、拡大する役割

―― さて、これから世界中のデータ量が激増していくと言われます。その中でデータサイエンティストの役割はいよいよ大きくなっていくかと思うんですが、これからのデータサイエンティストに、皆さんからアドバイスなどいただけましたら。

孝忠　データサイエンティストがこれから何をなすべきかというお話で言えば、「組織の壁を超える人材になる」必要があると思います。
どういうことかというと、今までは、マーケティング部門のためにマーケティング部門の人が分析しますとか、縦割りの分析がやはり多かった。これからは部門単位だけでなく、会社全体を良くするために何をすべきか、データ分析から価値を見出していくべきだと思うんですね。いわば、部門横断型のデータサイエンティスト。今やもう、業務と分析が紐づいていたり、施策と分析が紐づいていたりということが、当たり前になってきている状態なので。
では、データサイエンティストが広く横断的に会社内で動き回れるという状況を、データサイエンティスト自身が準備するのか、あるいは会社が準備するのかという課題はあると思います。しかしその枠組みは現に求められていますし、先進的な会社は、大体そうなっている。分析室みたいなものが設けられていて、オーダーを受けて、業務や部門、会社のための分析を行い、結果を返していく。そういう仕組みを持っている企業も増えてきているので、目指すべきはそのような世界観だと思います。

――なるほど。社内的な位置づけといいますか、役割ですね。データサイエンティストというのは、何となく「外側にいる分析屋」みたいなイメージがありますが、そうではないと。

山下　こういったデータ活用やアナリティクスを企業として使っていくことは、もう当たり前のことになるのは間違いありません。使わなければ負けるという時代になる。
その時に、やはり1つ、組織の問題は非常に大きいですよね。これはもう完全にマネジメントの問題で、個人ではどうしようもない部分がある。例えば、先進的なあるネット系企業では、分析用の組織を分社化して、グループ全体をサポートするというような動きにまで進んでいますけれども。

―― データサイエンティストという個の力はもちろん、より組織として分析が運用されるべきだ、ということでしょうか？

山下　そうです。極端な話、一般のビジネスユーザまで含めて、分析がごくごく当たり前の話になる。やらないと会社が存続しない。そういうレベルになると私は思っています。

孝忠　その部分でしか、他社との差異化の道がなくなってくるんじゃないかと思いますね。

―― 辻さん、いかがでしょう。データサイエンスの世界において、今後求められることとは。

データを「作る」必要性

辻　お二人の意見に付け加えて。これは自分がやっていかなければという面も含めてなんですが、1つには「データをもっと作っていく必要がある」と考えています。

―― データを作っていく？

辻　ポイントが2つあって。1つには、データの取得コストが非常に安くなってきています。センサーデータなどの、IoTの世界ですね。ですから、もっと行動を細かく取ればビジネスバリューが上がるものに関しては、積極的に取っていくべきだろうと。例えば防犯カメラの画像を新たに取り込めば、店舗では把握しにくかった来店者の人数や性別がわかるようになった。孝忠さん、年齢もおおよそわかるんですかね？自動販売機が認識するぐらいなので。